Diagnostic accuracy of virtual cognitive assessment and testing: Systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Virtual (i.e., telephone or videoconference) care was broadly implemented because of the COVID-19 pandemic. Our objectives were to compare the diagnostic accuracy of virtual to in-person cognitive assessments and tests and barriers to virtual cognitive assessment implementation. DESIGN: Systematic review and meta-analysis. SETTING: MEDLINE, EMBASE, CDSR, CENTRAL, PsycINFO, and gray literature (inception to April 1, 2020). PARTICIPANTS AND INTERVENTIONS: Studies describing the accuracy or reliability of virtual compared with in-person cognitive assessments (i.e., reference standard) for diagnosing dementia or mild cognitive impairment (MCI), identifying virtual cognitive test cutoffs suggestive of dementia or MCI, or describing correlations between virtual and in-person cognitive test scores in adults. MEASUREMENTS: Reviewer pairs independently conducted study screening, data abstraction, and risk of bias appraisal. RESULTS: Our systematic review included 121 studies (15,832 patients). Two studies demonstrated that virtual cognitive assessments could diagnose dementia with good reliability compared with in-person cognitive assessments: weighted kappa 0.51 (95% confidence interval [CI] 0.41-0.62) and 0.63 (95% CI 0.4-0.9), respectively. Videoconference-based cognitive assessments were 100% sensitive and specific for diagnosing dementia compared with in-person cognitive assessments in a third study. No studies compared telephone with in-person cognitive assessment accuracy. The Telephone Interview for Cognitive Status (TICS; maximum score 41) and modified TICS (maximum score 50) were the only virtual cognitive tests compared with in-person cognitive assessments in >2 studies with extractable data for meta-analysis. The optimal TICS cutoff suggestive of dementia ranged from 22 to 33, but it was 28 or 30 when testing was conducted in English (10 studies; 1673 patients). Optimal modified TICS cutoffs suggestive of MCI ranged from 28 to 31 (3 studies; 525 patients). Sensory impairment was the most often voiced condition affecting assessment. CONCLUSION: Although there is substantial evidence supporting virtual cognitive assessment and testing, we identified critical gaps in diagnostic certainty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,038 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».